电商用户行为与商品属性数据集E-commerceUserBehaviorandItemPropertiesData-pythaon
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 商品属性, 电商数据, 推荐系统, 市场分析, 数据挖掘, 购物篮分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据与商品属性信息，记录了用户在平台上的浏览、加购、购买等行为，以及商品的类别、属性等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围约为2015年，具体时间信息分散在各个文件中，以时间戳形式呈现。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台的用户及其商品信息。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括：
item_properties_part1.csv 和 item_properties_part2.csv：商品属性信息，包含商品ID、属性名、属性值等。
df_all.csv：整合的用户行为数据，包括时间戳、访客ID、事件类型（浏览、加购、购买）、商品ID、交易ID、商品状态、类别ID、父类别ID、年份、月份、星期几、日期、事件相关标记以及价格等。
category_tree.csv：商品类别树，记录了类别ID与父类别ID之间的层级关系。
events.csv：用户事件数据，包含时间戳、访客ID、事件类型、商品ID和交易ID。
数据格式：CSV格式，文件命名清晰，便于数据读取和分析。数据已进行初步结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、市场趋势分析等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电商用户行为分析、推荐算法研究、用户画像构建、购物篮分析等学术研究。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户行为预测、市场营销策略优化等方面具备实用性。
决策支持：支持电商平台的产品规划、库存管理、促销活动策划，以及用户体验优化等决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电商分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户购物行为模式、商品关联关系、以及时间因素对销售的影响，帮助用户实现精准营销、提升用户粘性、优化库存管理等目标。
